黑人强伦姧人妻久久,日韩一区二区不卡黄色伦理电影

提示工程指南：釋放人工智能模型的潛力

提示工程是精心設(shè)計(jì)詳細(xì)的輸入，以從AI模型中獲得所需的輸出的過程。提示工程在自然語言處理(NLP)中廣泛使用，它包括使用必要的細(xì)節(jié)級別來定制正確類型的提示，以提高系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入產(chǎn)生有意義輸出的能力。

了解不同類型的人工智能提示，并了解有效創(chuàng)建其的先進(jìn)技術(shù)和需要避免的常見錯(cuò)誤，將提高提示的質(zhì)量并最大限度地發(fā)揮AI系統(tǒng)的潛力。

什么是提示工程?

提示工程是一種技能，需要將技術(shù)知識與創(chuàng)造性思維相結(jié)合，設(shè)計(jì)提示，引導(dǎo)人工智能(AI)語言模型并獲得所需的響應(yīng)。雖然這聽起來像是一個(gè)高度技術(shù)性的概念，但提示工程的核心更多的是關(guān)于語言和交流。

當(dāng)與AI模型交互時(shí)，并非每個(gè)輸入都會(huì)產(chǎn)生有用的輸出。提示工程只是一種確保查詢盡可能清晰和直接的方法，將AI引導(dǎo)到正確的語境和意圖。這個(gè)過程需要不斷改進(jìn)，直到得到最準(zhǔn)確的結(jié)果。

人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用和解決方案的興起，使得提示工程成為越來越重要的技能。

創(chuàng)建有效提示的7個(gè)技巧

創(chuàng)建一個(gè)有效的提示，需要?jiǎng)?chuàng)造力、分析性思維以及對人工智能模型的優(yōu)勢和局限性的深刻理解。以下提示將有助于編寫成功的提示，提供明確的意圖并建立語境，以便AI系統(tǒng)能夠生成相關(guān)信息或行動(dòng)：

明確目標(biāo)：清楚地闡明希望人工智能做什么，或者正在尋找什么信息來幫助集中提示。提供背景信息：包括任何必要的背景信息、約束或AI需要考慮的具體細(xì)節(jié)。清晰而精確：要直截了當(dāng)，毫不含糊,避免含糊不清的措辭，以免導(dǎo)致混淆或誤解，即使是單詞選擇或措辭的微小變化也可能產(chǎn)生不同的結(jié)果。將AI提示組織成一個(gè)邏輯流，并將復(fù)雜的任務(wù)分解成可管理的步驟，以避免混亂。提供示例：向AI列出示例以澄清復(fù)雜的任務(wù)。通過在主提示符中加入示例輸出，可以引導(dǎo)AI模型指向目標(biāo)結(jié)果。設(shè)置限制：設(shè)置任何限制或邊界以縮小AI的響應(yīng)范圍。限制可以幫助AI理解要做什么和不想它做什么，減少不相關(guān)響應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)期澄清：準(zhǔn)備好任何潛在的誤解或需要提供給AI的額外信息，以便它產(chǎn)生更好的響應(yīng)。迭代和微調(diào)提示：測試提示并評估人工智能的響應(yīng)。如果沒有產(chǎn)生所預(yù)期的結(jié)果，那么完善提示并重新嘗試。連續(xù)測試和微調(diào)將提高輸出質(zhì)量。

9種類型的人工智能提示

有大量的人工智能提示可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從形成創(chuàng)意內(nèi)容到幫助解決復(fù)雜問題。這些提示可以從AI系統(tǒng)中引出特定類型的響應(yīng)，每種響應(yīng)都是為了滿足不同的需求和目標(biāo)而構(gòu)建的。知道使用什么類型的提示來生成所想要的結(jié)果，對于使用AI模型是至關(guān)重要的。

1、信息提示

這類提示從人工智能工具中獲取準(zhǔn)確的信息或數(shù)據(jù)，指導(dǎo)它在響應(yīng)中提供事實(shí)細(xì)節(jié)。預(yù)期的輸出是直接處理輸入或查詢的簡潔且信息豐富的響應(yīng)。它們通常用于獲取快速、直接的信息，比如定義。

2、完成提示

這類提示為AI工具配備了部分輸入，并要求它完成其余部分。AI分析給定輸入的背景和內(nèi)容，并添加適合其主題、語氣和風(fēng)格的材料。完成提示對于創(chuàng)造性寫作和編碼很有用。

3、分類提示

這類提示為AI提供原始信息，并指示它根據(jù)預(yù)定義的類別對這些信息進(jìn)行分類。它們可以應(yīng)用于不同的輸入類型，包括文本、圖像或音頻，并且通常用于情感分析或數(shù)據(jù)分類。

4、創(chuàng)意提示

這類提示指導(dǎo)人工智能創(chuàng)造富有想象力的內(nèi)容，比如詩歌、歌曲甚至圖像。創(chuàng)意提示可以生成原創(chuàng)內(nèi)容，并且是開放式的，允許AI做出多種可能的反應(yīng)。其可以提供一個(gè)創(chuàng)新的想法或主題，以激發(fā)創(chuàng)造性的輸出。

5、比較提示

這類提示人工智能系統(tǒng)比較和對比各種元素、對象或概念,突出異同。人工智能模型檢查被比較的項(xiàng)目或?qū)嶓w的共同特征或特性。比較有助于了解差異和評估不同的選擇，以幫助決策。

6、推理提示

這類提示命令A(yù)I系統(tǒng)展示解決問題的技能，分析情況，得出邏輯結(jié)論，并解釋其推理。推理提示涉及衡量多種因素或考慮不同的觀點(diǎn)。它們是解決問題和決策的理想選擇。

7、教學(xué)提示

這類提示將任務(wù)分配給AI，并指導(dǎo)它創(chuàng)建逐步完成任務(wù)的程序。這些提示不僅僅是簡單的命令，相反，它們概述了AI模型要遵循的特定過程。它們通常用于編寫教程或食譜。

8、角色扮演提示

這類提示要求AI工具模擬特定的角色或人物，做出反應(yīng)。這些提示包括人工智能在角色中互動(dòng)的目標(biāo)、動(dòng)機(jī)和期望，并廣泛用于交互式人工智能應(yīng)用，如虛擬助手，以編寫個(gè)性化的響應(yīng)。

9、多模態(tài)提示

這類提示使用人工智能系統(tǒng)來處理和響應(yīng)不同類型的輸入，包括文本、圖像和語音。它們?yōu)闃?gòu)建輸出提供了更豐富的背景，并用于與理解多媒體內(nèi)容相關(guān)的任務(wù)。多模態(tài)提示可以提高人工智能模型在一系列任務(wù)中的性能，包括圖像字幕和手寫識別。

提示工程中使用的技術(shù)

一些人工智能提示技術(shù)可以幫助調(diào)整和引導(dǎo)人工智能的響應(yīng)，以獲得更有用的輸出，而且在各種任務(wù)和應(yīng)用中更明顯、更精確的輸出。

零次提示：這給人工智能模型提出了一個(gè)它以前沒有執(zhí)行過的任務(wù)，沒有例子或先前的背景，要求它完全依靠現(xiàn)有的訓(xùn)練來產(chǎn)生適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。這測試了人工智能模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中歸納的能力。一次性提示：這為AI提供了一個(gè)如何執(zhí)行任務(wù)的示例，并引導(dǎo)它以類似的格式響應(yīng)；使用明確的參考點(diǎn)可以使AI響應(yīng)更好。少量提示：這通過添加一些任務(wù)示例子來擴(kuò)展了單次提示的方法；與一次性提示一樣，這些示例引導(dǎo)模型理解指導(dǎo)任務(wù)的模式或規(guī)則，并幫助它生成有針對性的輸出。消極提示：這會(huì)引導(dǎo)AI避開不希望出現(xiàn)的特定元素或風(fēng)格；明確指出負(fù)面約束會(huì)影響AI，以更好地調(diào)整其反應(yīng)，并避免不良結(jié)果。迭代提示：這要求AI模型通過多次迭代來完善或擴(kuò)展其初始響應(yīng)，幫助AI通過漸進(jìn)反饋來逐步調(diào)整第一個(gè)輸出的質(zhì)量。思維鏈(CoT)提示：這種方法將復(fù)雜的任務(wù)分解為更小的步驟，模仿人類的推理，使人工智能模型的思維過程更加透明，并通過確保推理的每一步都是合理的，來提高其響應(yīng)的準(zhǔn)確性。提示鏈：這種技術(shù)將一個(gè)單一的、多方面的提示分解成一系列相互關(guān)聯(lián)的、更簡單的提示或子任務(wù)，以模塊化的方式處理復(fù)雜的任務(wù)。每個(gè)提示都以前一個(gè)提示的輸出為基礎(chǔ)，讓模型一次只關(guān)注問題的一個(gè)方面，以提高精度。

總結(jié)

人工智能提示工程對于持續(xù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的NLP模型是必要的。有了結(jié)構(gòu)化的提示，我們就可以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)構(gòu)建與需求相關(guān)且量身定制的輸出。但是人工智能提示工程并不像輸入幾個(gè)關(guān)鍵字那么簡單，所以閱讀本篇提示工程指南，以找出不同情況下的特定提示類型。嘗試概述的各種技術(shù)，引導(dǎo)人工智能模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果。通過將正確的提示類型與適當(dāng)?shù)募夹g(shù)相結(jié)合，可以從AI模型中獲得連貫且有用的輸出。

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。

提示工程指南：釋放人工智能模型的潛力

下一篇